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Python分組函數(shù)通常用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和聚合，如groupby()。
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在Python中，分組（grouping）是一種常見的數(shù)據(jù)處理操作，通常我們會(huì)使用pandas庫中的groupby方法來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分組。groupby可以根據(jù)一個(gè)或多個(gè)鍵（可以是函數(shù)、數(shù)組或DataFrame列名）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。
基本用法
單列分組
假設(shè)我們有一個(gè)包含不同城市及其人口的DataFrame，我們可以按照城市來分組：
import pandas as pd
data = {
'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Beijing', 'Shanghai'],
'Population': [2154, 2424, 1303, 1253, 2169, 2438]
}
df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('City')
多列分組
我們也可以根據(jù)多個(gè)列進(jìn)行分組：
grouped = df.groupby(['City', 'Population'])
聚合操作
分組后，我們通常會(huì)進(jìn)行一些聚合操作，例如求和、平均值、最大值、最小值等：
求和 sums = grouped.sum() 平均值 means = grouped.mean() 最大值 max_values = grouped.max() 最小值 min_values = grouped.min()
高級(jí)用法
自定義聚合函數(shù)
除了內(nèi)置的聚合函數(shù)外，我們還可以使用自定義函數(shù)：
def custom_agg(x):
return x.sum() / len(x)
result = grouped.agg(custom_agg)
變換操作
groupby對(duì)象還支持一些變換操作，如cumsum（累計(jì)求和）、cumprod（累計(jì)乘積）等：
累計(jì)求和 cumsum = grouped.cumsum() 累計(jì)乘積 cumprod = grouped.cumprod()
過濾操作
我們還可以根據(jù)分組的結(jié)果進(jìn)行過濾：
過濾出人口大于2000的城市的分組 filtered = grouped.filter(lambda x: x['Population'].sum() > 2000)
相關(guān)問題與解答
Q1: 如何在分組后的數(shù)據(jù)上應(yīng)用多個(gè)聚合函數(shù)？
A1: 可以在agg函數(shù)中使用字典來指定不同的聚合函數(shù)：
agg_result = df.groupby('City').agg({'Population': ['sum', 'mean']})
Q2: 如何使用自定義函數(shù)對(duì)特定的列進(jìn)行聚合？
A2: 可以在agg函數(shù)中使用列名和自定義函數(shù)的組合：
def custom_function(x):
return x.sum() / len(x)
agg_result = df.groupby('City').agg({'Population': custom_function})
Q3: 如何在分組后的數(shù)據(jù)上進(jìn)行排序？
A3: 可以使用sort_values方法對(duì)分組后的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序：
sorted_grouped = grouped.sort_values('Population', ascending=False)
Q4: 如何獲取分組后的某個(gè)組的數(shù)據(jù)？
A4: 可以使用get_group方法獲取特定組的數(shù)據(jù)：
beijing_group = grouped.get_group('Beijing')
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